meshlab: pymeshlab保存物体的横截面(compute planar section)

 一、关于环境

 请参考:pymeshlab遍历文件夹中模型、缩放并导出指定格式-CSDN博客

二、关于代码

本文所给出代码仅为参考,禁止转载和引用,仅供个人学习。

# pymeshlab需要导入,其一般被命名为ml
import pymeshlab as ml# 本案例所使用的3D模型为压缩包中的obj_000001.ply,请将其与本脚本放置在同一文件夹内。
input_file = 'obj_000001.ply'# 首先需要创建一个空的容器
mesh = ml.MeshSet()# 然后,加载物体模型
mesh.load_new_mesh(input_file)# 设置截面
mesh.compute_planar_section(planeaxis = 'X Axis', # 垂直于的平面:切片平面将垂直于轴进行customaxis = [0, 1, 0], # 自定义轴:指定自定义轴,仅当上述参数设置为“自定义”时才有效planeoffset = 0, # 交叉平面偏移:指定交叉平面的偏移。偏移对应于与平面参照参数中指定的点的距离。默认情况下(跨平面偏移==0)relativeto = 'Origin', # 平面参照:指定偏移平面的参照createsectionsurface = True, # 还创建截面曲面:如果选中,则除了具有截面多段线的图层外,还将创建具有截面多线的三角形版本的图层。仅当截面多段线闭合时才有效splitsurfacewithsection = False,# 同时创建分割曲面:如果选中,它将创建两个层,其中网格的一部分位于剖面的下方和上方。它需要网状物的歧管性。
)# 保存截面
mesh.save_current_mesh(input_file.replace('.ply', '_planar.ply'),binary = False)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/3017869.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Layer创建流程

在SurfaceFlinger中,Layer表示一个显示图层,是surfaceflinger合成过程中最重要的基本单元,它提供了一系列属性定义了如何参与合成并与其他Layer交互,包括: 位置:定义Layer出现在屏幕上的位置,包…

【busybox记录】【shell指令】paste

目录 内容来源: 【GUN】【paste】指令介绍 【busybox】【paste】指令介绍 【linux】【paste】指令介绍 使用示例: 合并文件的行 - 默认输出(默认是行合并) 合并文件的行 - 一个文件占一行 合并文件的行 - 使用指定的间隔符…

Matlab图像中加入脉冲噪声、高斯噪声并用均值滤波、中值滤波进行滤波处理

一、脉冲噪声和高斯噪声简介 脉冲噪声和高斯噪声是两种常见的信号干扰类型,它们的特性和影响各不相同: 脉冲噪声(Impulse Noise): 在图像中,脉冲噪声表现为随机出现的亮点或暗点,这些噪声点通常…

2024年第九届数维杯数学建模B题思路分享

文章目录 1 赛题思路2 比赛日期和时间3 竞赛信息4 建模常见问题类型4.1 分类问题4.2 优化问题4.3 预测问题4.4 评价问题 5 建模资料 1 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 2 比赛日期和时间 报名截止时间:2024…

shell脚本编写-测试同一网段内主机是否在线

除了可以使用ansible自动化运维工具判断主机是否在线以外,还可以通过编写Shell脚本来实现。 1、编写脚本 #! /bin/bash #测试192.168.81.0/24网段中哪些主机处于开机状态,哪些主机处于关机状态# #方法一:使用for循环判断 # for i in {1..25…

全国各地区劳动力流动、外出务工劳动力数、总劳动力数(2006-2021年)

01、数据简介 劳动力流动是指劳动力在不同地区、行业、职业、岗位之间的流动。它是劳动力市场运行的重要特征,也是实现劳动力资源优化配置的必要条件。劳动力流动可以促进劳动力资源的优化配置,提高劳动生产率和经济效益。据名称:全国各地区…

【busybox记录】【shell指令】cut

目录 内容来源: 【GUN】【cut】指令介绍 【busybox】【cut】指令介绍 【linux】【cut】指令介绍 使用示例: 关于参数的特殊说明: 打印行中选定部分 - 输出每行的第n-m个字节 打印行中选定部分 - 输出每行的第n-m个字符 打印行中选定…

关于c++ 中 string s { ‘a‘ , ‘b‘ , ‘c‘ , ‘d‘ } 的方式的构造过程

(1)这样的构造方式不常见,但也确实 STL 库提供了这样的构造函数 (2)以反汇编分析这行代码 (3)谢谢阅读

【优选算法】—Leetcode—11—— 盛最多水的容器

1.题目 11. 盛最多水的容器 给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线,第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。 找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 返回容器可以储存的最大水量。 说明&#…

Unity 性能优化之LOD技术(十)

提示:仅供参考,有误之处,麻烦大佬指出,不胜感激! 文章目录 LOD技术效果一、LOD技术是什么?二、LODGroup组件介绍三、LODGroup组件使用步骤添加组件添加模型 四、Project Settings中与LOD组件相关参数总结 L…

爱普生MCU系列语音芯片S1C31D41

随着科技的发展和产品的集成化,语音芯片已经逐渐替代了多种语音设备应用在各场合。语音芯片主要特性是功耗低,抗干扰能力强,外围器件少,控制简单,语音保存时间久(某些语音芯片可以保存内容100年),掉电不丢失…

【CTF Web】攻防世界 GFSJ0478 cookie Writeup(HTTP协议+信息收集+Cookie)

cookie X老师告诉小宁他在cookie里放了些东西,小宁疑惑地想:‘这是夹心饼干的意思吗?’ 解法 按 F12,点击网络。 刷新页面。查看请求头中的 Cookie。 look-herecookie.php访问: http://61.147.171.105:53668/cookie.…

python网络爬虫学习——编写一个网络爬虫

参考资料:用Python写网络爬虫(第2版) 1、编写一个函数 (1)用于下载网页,且当下载网页发生错误时能及时报错。 # 导入库 import urllib.request from urllib.error import URLError,HTTPError,ContentTooS…

google地图js,添加标记,以及infowindow信息弹窗

&#xff08;谷歌地图版本V3&#xff09; var contentString "<div classdevinfo><P>设备ID: BJ-20240507</p> <P>设备状态: 正常</p> <P>通讯信号: 89% </p> <P>设备位置: 中国</p> <P>剂量率: 988</p&…

Go语言系统学习笔记(一):基础篇

1. 写在前面 公司的新业务开发需要用到go语言&#xff0c;虽然之前没接触过这门语言&#xff0c;但在大模型的帮助下&#xff0c;边看项目边写代码也能进行go的项目开发&#xff0c;不过&#xff0c;写了一段时间代码之后&#xff0c;总感觉对go语言本身&#xff0c;我的知识体…

项目经理【过程】概念

系列文章目录 【引论一】项目管理的意义 【引论二】项目管理的逻辑 【环境】概述 【环境】原则 【环境】任务 【环境】绩效 【人】概述 【人】原则 【人】任务 【人】绩效 【过程】概念 一、过程是什么 1.1 项目管理五大过程组 1.2 五大过程组之间的相互作用 1.3 项目阶段VS过…

损失函数详解

1.损失函数 是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误&#xff0c;损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数&#xff08;loss function&#xf…

BFS Ekoparty 2022 -- Linux Kernel Exploitation Challenge

前言 昨天一个师傅给了我一道 linux kernel pwn 题目&#xff0c;然后我看了感觉非常有意思&#xff0c;题目也不算难&#xff08;在看了作者的提示下&#xff09;&#xff0c;所以就花时间做了做&#xff0c;在这里简单记录一下。这个题是 BFS Lab 2022 年的一道招聘题&#…

小说阅读网站的设计与实现(论文+源码)_kaic

小说阅读网站的设计与实现 摘 要 伴随着网络技术的不断创新及电子商务的飞速发展&#xff0c;网上阅读的方式日益发挥出其不可替代的优越性&#xff0c;不同的阅读网站也随之蓬勃发展&#xff0c;网上阅读形式以独特的优势&#xff0c;发展蓄势蓬勃。在线阅读作为一种全新的阅…

NVIDIA: RULER新测量方法让大模型现形

1 引言 最近在人工智能系统工程和语言模型设计方面的进展已经实现了语言模型上下文长度的高效扩展。以前的工作通常采用合成任务,如密钥检索和大海捞针来评估长上下文语言模型(LMs)。然而,这些评估在不同工作中使用不一致,仅揭示了检索能力,无法衡量其他形式的长上下文理解。 …